한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

양자화 기법을 활용한 FlowSpectrum 기반 암호화된 트래픽 분류 성능 개선 연구

Performance Improvement of Encrypted Traffic Classification Based on FlowSpectrum Using Quantization Technique

  • 김찬형 (영남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 윤종희 (영남대학교 컴퓨터공학과)
  • Chan-Hyung Kim (Dept. of Computer Science, Yeungnam University) ;
  • Jongeee Youn (Dept. of Computer Science, Yeungnam University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구에서는 FlowSpectrum을 활용하여 암호화된 트래픽 분류의 성능을 개선하기 위한 양자화 기법을 제안한다. 통신 기술의 발전으로 인해 암호화된 트래픽의 양이 증가하고 있으며, 이는 네트워크 관리 및 보안 모니터링에 어려움을 초래하고 있다. FlowSpectrum은 오토인코더를 통해 암호화된 트래픽에서 추출된 데이터를 1차원 표준 좌표계에 다양한 간격의 스펙트럼 선으로 표현하는 새로운 특징으로, 복호화 없이도 데이터 추출이 가능하다. 본 연구에서는 FlowSpectrum 기반 암호화된 트래픽 분류에서 양자화 수준에 따른 분류 성능의 변화를 분석하였으며, 실험 결과 3자리 양자화에서 가장 높은 성능을 보였다. 이는 양자화가 FlowSpectrum의 특성을 효과적으로 활용할 수 있는 방법임을 시사하며, 향후 다양한 데이터셋에 대한 적용 가능성을 탐색하고 양자화 기법의 최적화를 통해 성능 향상을 도모할 예정이다.

키워드

과제정보

이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(RS-2023-00235509, ICT융합 공공 서비스·인프라의 암호화 사이버위협에 대한 네트워크 행위기반 보안관제 기술 개발)

참고문헌

  1. 최양서, 유재학, 구기종, 문대성. (2023). 네트워크 이상행위 탐지를 위한 암호트래픽 분석기술 동향. [ETRI] 전자통신동향분석, 38(5), 71-80.
  2. Yang, L., Fu, S., Zhang, X. et al. FlowSpectrum: a concrete characterization scheme of network traffic behavior for anomaly detection. World Wide Web 25, 2139-2161 (2022).
  3. Cui J, Bai L, Li G, Lin Z, Zeng P. Semi-2DCAE: a semi-supervision 2D-CNN AutoEncoder model for feature representation and classification of encrypted traffic. PeerJ Comput Sci. 2023;9:e1635. Published 2023 Nov 9.